AI芯片是AI服務器算力的核心組成，隨著AI算力規模的快速增長將催生更大的AI芯片需求。根據行行查數據，預計2022年中國人工智能芯片市場規模為850 億元，2023年中國人工智能芯片市場規模將達到1039 億元，2025 年中國人工智能芯片市場規模將達到1780億元。
AI芯片行業概覽
AI芯片即人工智能芯片，也被稱為AI加速器或計算卡，是專門針對人工智能領域設計的芯片，其架構和指令集針對人工智能領域中的各類算法和應用作了專門優化，可高效支持視覺、語音、自然語言處理和傳統機器學習等智能處理任務。
從技術架構來看，Al芯片主要分為GPU（圖形處理器）、FPGA（現場可編程邏輯門陣列）、ASIC（專用集成電路）三大類。
其中，GPU是較為成熟的通用型人工智能芯片，FPGA和ASIC則是針對人工智能需求特征的半定制和全定制芯片。
GPU
GPU是圖形處理器的簡稱，它是一種專門用于處理圖形、視頻、游戲等高性能計算的硬件設備。
GPU相對于傳統的中央處理器（CPU）而言，其擁有更多的計算核心和更快的內存帶寬，能夠大幅度提高計算效率和圖形渲染速度。
現階段，隨著例如英偉達A100、H100等型號產品的發布，GPU在算力方面的優勢相較于其他硬件具有較大優勢，GPU的工作也從一開始的圖形處理逐步轉化為計算。
GPU由于其具有最強的計算能力同時具備深度學習等能力，成為最適合支撐人工智能訓練和學習的硬件，目前成為服務器中加速芯片的首選。
根據用途和性能表現，GPU可以分為專業卡和消費級卡兩類：專業卡通常用于工程、科學、醫學等領域的高性能計算和大規模數據處理，主要廠商包括英偉達、AMD等；消費級卡則主要用于普通家庭和游戲玩家，主要廠商包括英偉達、AMD、英特爾等。
GPU數量和總算力的關系（GPU為英偉達A100）：
2022年8月31日，英偉達、AMD生產的GPU產品被美國列入限制范圍，英偉達被限制的產品包括A100和H100，AMD受管制GPU產品包括MI100和MI200系列。海光DCU屬于GPGPU的一種，在典型應用場景下，海光深算一號指標達到國際上同類型高端產品的水平，在海外監管趨嚴的背景下，以海光為代表的國產GPU廠商迎來黃金發展期。
AI芯片以GPU為主，占總市場規模約九成：
2022年8月31日，英偉達、AMD生產的GPU產品被美國列入限制范圍，英偉達被限制的產品包括A100和H100，AMD受管制GPU產品包括MI100和MI200系列。海光DCU屬于GPGPU的一種，在典型應用場景下，海光深算一號指標達到國際上同類型高端產品的水平，在海外監管趨嚴的背景下，以海光為代表的國產GPU廠商迎來黃金發展期。
AI芯片以GPU為主，占總市場規模約九成：
FPGA
FPGA在靈活性等方面擁有ASIC、GPU等處理器無法比擬的優勢。
FPGA完全可以不需要讀DRAM，整個算法在片上完成。例如，深鑒科技利用FPGA做出了ESE的模型并在不同的處理器（CPU/GPU/FPGA）上運行，發現FPGA上訓練時長最短，能耗最小。
在能耗上，CPU Dense耗能11W、CPU Sparse耗能38W、GPU Dense耗能202W，這是耗能最大的一種情況、GPU Spare耗能136W，相比之下FPGA僅需41W；在訓練時延上，FPGA用時82.7μs，遠小于CPU的6017.3μs，也僅為GPU訓練時長的三分之一。
資料來源：ESE
FPGA不僅擁有軟件可編程性和靈活性，還兼具硬件的并行性和低延遲性，在上市周期、成本上具有很大的優勢。
因此在人工智能、5G通信等迭代升級頻繁的領域，FPGA成為比較理想的解決方案。
行行查 | 行業研究數據庫 資料顯示，FPGA產業鏈較為復雜，FPGA制造商對上下游企業議價能力較強。FPGA產業包括底層算法設計企業、晶圓代工廠、專用材料及設備供應商等上游企業，FPGA芯片制造商、封測廠商等中游企業以及視覺工業廠商、汽車廠商、通信服務供應商、云端數據中心等下游企業。整條產業鏈較為復雜，IBM、臺積電、Intel、華為、騰訊等國內外知名企業均參與其中。其中產業鏈中游龍頭FPGA企業在全球市場占據壟斷地位，且對上游軟硬件供應商和下游客戶企業議價能力較強。
從市場格局來看，全球FPGA市場主要被賽靈思和Altera占據，目前市占率分別為52%和35%；其次為Lattice和Microsemi，份額均為5%。中國FPGA廠商中紫光國微、復旦微電和安路科技在2021年市占率超過15%。受益于國產化加速推進，中國FPGA廠商將擁有巨大成長空間。
ASIC
如果說在芯片產業上ARM對X86架構的反擊制衡成就于移動終端的興起，那么AI浪潮之下，AI芯片尤其是專用于深度學習的ASIC，用以點及面的方式實現跨越式發展，未嘗不是一個彎道超車的好機會。
競爭空間上，傳統的CPU領域有Intel、高通，GPU領域有英偉達，FPGA中有Xilinx和Altera，唯有與AI計算最為定制化結合的ASIC領域尚未有絕對的壟斷性龍頭。
應用場景上，智能手機、可穿戴設備、安防前端等均可能成為ASIC芯片落地放量的先行地。
AI芯片尤其是ASIC芯片由于其低功耗高效率的特點特別適用于功耗較低，空間較小的智能手機、智能安防攝像頭、智能家居、無人機等智能終端，這些領域可能成為ASIC芯片率先放量之處。
目前市場上主流ASIC有TPU芯片、NPU芯片、VPU芯片以及BPU芯片，它們分別是由Google、寒武紀、Intel以及地平線設計生產。
由于ASIC開發周期長，僅有大廠有資金與實力進行研發。同時，ASIC是全定制芯片，在某些特定場景下運行效率最高，故某些場景下游市場空間足夠大時，量產ASIC芯片可以實現豐厚的利潤。
ASIC市場格局及代表廠商：
資料來源：公開資料整理
AI芯片市場格局
據Liftr Insights 數據，目前在AI技術進展最為前沿的北美數據中心AI芯片市場，英偉達市場份額占比超過80%，且在訓練、推理環節均保持持續領先；在數據中心AI加速市場，2022年英偉達市場份額達82%，AWS和Xilinx分別占比8%、4%，AMD、Intel、Google均占比2%。
國內AI芯片以寒武紀思元系列、華為昇騰系列等為代表，寒武紀和華為昇騰部分AI芯片產品性能已達到較高水平，有望加速實現國產替代，迎來高速發展期。
中國本土AI芯片廠商：
資料來源：廣發證券
AI浪潮下，云計算、智能汽車、智能機器人等人工智能產業快速發展，市場對AI芯片的需求不斷增加，AI芯片市場規模將持續增長。
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